[發(fā)明專利]一種煙氣分析處理方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011424965.5
• 申請(qǐng)日: 2020-12-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112396064A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬健;林峰峰;王扛;朱正義
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢漢海鑫宇環(huán)境檢測(cè)技術(shù)服務(wù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/36
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/36;G06K9/44;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/3504;G01N21/359
• 代理公司: 武漢紅觀專利代理事務(wù)所(普通合伙) 42247
• 代理人: 李杰梅

本發(fā)明公開(kāi)一種煙氣分析處理方法及系統(tǒng)，所述方法包括：采集多組煙氣樣本并進(jìn)行預(yù)處理；獲取預(yù)處理后的各個(gè)樣本的光譜圖像，并測(cè)定對(duì)應(yīng)的煙氣成分含量，組成數(shù)據(jù)集；通過(guò)所述數(shù)據(jù)集建立煙氣分析處理模型，通過(guò)所述煙氣分析處理模型對(duì)待測(cè)煙氣進(jìn)行成分含量預(yù)測(cè)。本發(fā)明采用預(yù)處理裝置對(duì)煙氣樣本進(jìn)行降溫、除濕、過(guò)濾，通過(guò)煙氣的近紅外光譜圖像對(duì)煙氣進(jìn)行分析，通過(guò)煙氣分析處理模型建立光譜圖像與成分濃度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，可分析出煙氣中各成分含量，減少成分測(cè)量難度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于煙氣分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種煙氣分析處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

固定污染源煙氣監(jiān)測(cè)的主要污染物有二氧化硫(SO₂)、氮氧化物(NO_X)、煙塵(顆粒物)，這些污染物對(duì)植物、動(dòng)物、人體都有嚴(yán)重的危害，是造成大氣環(huán)境污染的最主要污染物。燃煤是煙氣污染的重要源頭，而目前火電廠是燃煤的大戶，由于煤炭作為燃燒能源，其污染物排放十分嚴(yán)重，因此火電廠也是煙氣污染物的主要排放源。今年來(lái)煙氣排放標(biāo)準(zhǔn)愈發(fā)嚴(yán)格，需要對(duì)煙氣進(jìn)行除硫或除硝或同時(shí)除硫除硝，在此之前需要對(duì)煙氣進(jìn)行一系列的處理，包括預(yù)處理、測(cè)定成分含量等，以便獲得更好的除硫或除硝或同時(shí)除硫除硝效果。

偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)可對(duì)自變量中的信息進(jìn)行綜合篩選，從中選取若干具有最佳解釋能力的潛變量用于回歸建模。由于它通過(guò)可以解決自變量間多重相關(guān)性來(lái)提高回歸模型的準(zhǔn)確性，所以得到廣泛應(yīng)用。然而，PLS方法本質(zhì)上是一種線性回歸，不能有效的解決非線性問(wèn)題，如果直接用于煙氣定量分析，則會(huì)限制所建模型的預(yù)測(cè)精度。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提出了一種煙氣分析處理方法及系統(tǒng)，用于解決煙氣成分分析精度不高問(wèn)題。

本發(fā)明第一方面，公開(kāi)一種煙氣分析處理方法，所述方法包括：

采集多組煙氣樣本并進(jìn)行預(yù)處理；

獲取預(yù)處理后的各個(gè)樣本的光譜圖像，對(duì)光譜圖像進(jìn)行處理，并測(cè)定對(duì)應(yīng)的煙氣成分含量，組成數(shù)據(jù)集；

通過(guò)所述數(shù)據(jù)集建立煙氣分析處理模型，通過(guò)所述煙氣分析處理模型對(duì)待測(cè)煙氣進(jìn)行成分含量預(yù)測(cè)。

優(yōu)選的，所述預(yù)處理采用預(yù)處理裝置對(duì)煙氣樣本進(jìn)行除塵、除水。

優(yōu)選的，所述煙氣分析處理模型為偏最小二乘回歸模型CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中至少一種。

優(yōu)選的，所述對(duì)光譜圖像進(jìn)行處理包括：

對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理為平滑濾波、多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正交變換、正交信號(hào)校正和主成分分析中至少一種；

在所述光譜圖像內(nèi)各波段上分別選取設(shè)定數(shù)量的像素曲線；

將所述像素曲線按照波段由小到大進(jìn)行組合，形成光譜分布圖像。

優(yōu)選的，所述設(shè)定數(shù)量為大于等于1且小于等于10中的整數(shù)。

本發(fā)明第二方面，公開(kāi)一種煙氣分析處理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：采集多組煙氣樣本并進(jìn)行預(yù)處理；

數(shù)據(jù)集制作模塊：獲取預(yù)處理后的各個(gè)樣本的光譜圖像，對(duì)光譜圖像進(jìn)行處理，并測(cè)定對(duì)應(yīng)的煙氣成分含量，組成數(shù)據(jù)集；

含量預(yù)測(cè)模塊：通過(guò)所述數(shù)據(jù)集建立煙氣分析處理模型，通過(guò)所述煙氣分析處理模型對(duì)待測(cè)煙氣進(jìn)行成分含量預(yù)測(cè)。

優(yōu)選的，所述預(yù)處理采用預(yù)處理裝置對(duì)煙氣樣本進(jìn)行除塵、除水。

優(yōu)選的，所述煙氣分析處理模型為CNN網(wǎng)絡(luò)模型、棧式自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中至少一種。

優(yōu)選的，所述對(duì)光譜圖像進(jìn)行處理包括：